[发明专利]基于布氏硬度的压痕图像识别方法及系统在审
| 申请号: | 201310395302.9 | 申请日: | 2013-09-03 |
| 公开(公告)号: | CN104422629A | 公开(公告)日: | 2015-03-18 |
| 发明(设计)人: | 刘阁;吴速;杨长江;武剑;曹永超 | 申请(专利权)人: | 北京时代之峰科技有限公司 |
| 主分类号: | G01N3/42 | 分类号: | G01N3/42;G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 任默闻 |
| 地址: | 100085 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 硬度 压痕 图像 识别 方法 系统 | ||
1.一种基于布氏硬度的压痕图像识别方法,其特征是,所述的方法包括:
通过维氏硬度计在布氏硬度试块上压出压痕;
通过相机获取与所述的压痕对应的压痕图像;
对所述的压痕图像进行聚类粗定位,得到定位范围;
在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取,得到提取的边缘;
根据所述的边缘对所述的压痕图像进行轮廓拟合。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征是,对所述的压痕图像进行聚类粗定位,得到定位范围包括:
对所述的压痕图像进行融合,得到融合图像矩阵;
对所述的融合图像矩阵进行分割,得到二值化图像;
对所述的二值化图像进行腐蚀剥离形态运算,得到待聚类样本图像矩阵;
根据试探聚类算法将所述的待聚类样本图像矩阵分为压痕以及无效点;
对所述的压痕进行邻近分析,得到分析结果;
根据所述的分析结果采用聚类补偿法对所述压痕的中心进行填充;
根据所述的分析结果采用聚类补偿法对填充后的压痕进行聚类粗定位,得到定位范围。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征是,对所述的压痕图像进行融合,得到融合图像矩阵包括:
确定所述压痕图像的水平方向梯度分量;
确定所述压痕图像的垂直方向梯度分量;
根据所述的水平方向梯度分量以及所述垂直方向梯度分量确定与所述的压痕图像对应的梯度模矩阵;
获取预先设定的权值系数;
根据所述的权值系数将所述的梯度模矩阵与所述的压痕图像进行融合,得到融合图像矩阵。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征是,对所述的压痕进行邻近分析包括:
获取预先设定的所述压痕的起始位置;
采用自适应法确定待聚类样本图像矩阵的起始距离;
采用自适应法确定待聚类样本图像矩阵的步长值;
确定所述待聚类样本图像矩阵中各个样本到所述压痕中心的欧氏距离。
5.根据权利要求1或4所述的方法,其特征是,在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取包括:
构造高斯一阶导核函数;
根据所述的高斯一阶导函数进行直方统计;
获取预先设定的抑制阈值;
根据所述的抑制阈值进行梯度抑制遍历,得到初次抑制矩阵;
对所述的初次抑制矩阵进行扫描标记;
对扫描标记后的初次抑制矩阵进行提取,得到提取的边缘。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征是,根据所述的高斯一阶导函数进行直方统计具体包括:
根据所述的高斯一阶导函数确定高斯核系数;
根据所述的高斯核系数在所述的定位范围内对所述的压痕图像做卷积,得到二维高斯梯度矩阵;
确定所述二维高斯梯度矩阵的梯度模矩阵;
确定所述二维高斯梯度矩阵的梯度角度矩阵;
对所述的梯度角度矩阵进行方向标志划分;
根据方向标志划分后的梯度角度矩阵对所述的二维高斯梯度矩阵进行直方统计。
7.根据权利要求1或6所述的方法,其特征是,根据所述的边缘对所述的压痕图像进行轮廓拟合包括:
根据所述的边缘拟合出椭圆轨迹;
确定所述椭圆轨迹的圆心坐标以及转向角;
根据所述的圆心坐标、所述的转向角确定出所述椭圆轨迹的轨迹坐标;
确定所述轨迹坐标所覆盖的边缘点数量;
根据所述的边缘点数量确定出拟合轮廓。
8.一种基于布氏硬度的压痕图像识别系统,其特征是,所述的系统包括:
维式硬度计,用于在布氏硬度试块上压出压痕;
相机,用于获取与所述的压痕对应的压痕图像;
聚类粗定位装置,用于对所述的压痕图像进行聚类粗定位,得到定位范围;
抑制提取装置,用于在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取,得到提取的边缘;
轮廓拟合装置,用于根据所述的边缘对所述的压痕图像进行轮廓拟合。
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